企業營銷決策支持方法研究
從表面上看，企業的發展、生存和營銷決策支持方法沒有什么聯系，但一定程度上說營銷決策支持方法直接影響了企業的發展和生存，并對企業的發展和生存有著決定性作用。
摘要：在企業營銷領域，基本上每一年都會革新思想和技術，究其緣由，消費者的實際需求不斷提升與改變，進而對企業有了更高的要求。在計算機和互聯網快速發展的今天，以數字化為基礎的信息技術逐漸演變成了企業成敗的重要技術，無論是企業還是消費者獲取的信息日益增多與復雜，所以如何運用這些信息是現在企業的首要任務。因此，文章就網絡經濟時代企業營銷決策支持方法研究進行了分析與探討。
關鍵詞：網絡經濟;營銷;決策
計算機技術與網絡通訊技術的快速發展推動了信息化與數字化的快速發展，且使其成為了時代特征。這種形勢下，企業為了更好地發展，就需要在網絡環境下創建企業營銷決策支持方法，確定最優的營銷決策規劃。營銷作為企業管理不可或缺的環節，其重要性不容忽視，基于市場調查與分析，營銷計劃的實施與執行需要產品、促銷與分銷有效結合的支持，以及需要合理開發消費者潛在需求，而在具體實施過程中，需要結合反饋信息合理調整戰術組合，滿足市場新需求。顯然，企業營銷決策支持方法是正確收集、分析信息的最科學的方法。
一、企業營銷決策支持的現狀
(一)進程
自1954年計算機信息處理實現以來，決策支持方法共發生了五次變革，實現了五次飛躍。從時間角度而言，自20世紀50年代之后決策支持技術每隔十年就會發生一次重大發展，在五六十年代期間，決策支持技術第一次形成了事務處理系統，又稱電子數據處理系統，之所以被稱為數據處理系統，是因為他具備處理多種數據和報表的功能，使用人群也都是部分低層職員，使用領域較小，可提升空間較大;在六七十年代期間實現了第二次飛躍，這一時間段又稱管理信息系統階段，大幅度提升了處理信息、收集信息的水平，其工作原理是組合信息并加以處理;在七八十年代期間實現了第三次飛躍，由于計算機的快速發展，信息處理實際需求的不斷提升，管理信息系統的簡單功能已經難以滿足使用者的實際需求，且此管理信息僅適用于管理者，消費者難以從此系統中獲取自己所需的信息。
因此，七八十年代便出現了注重數據分析與建模定量分析的決策支持方法;在80年代末至90年代初，日益形成了更有價值的智能決策支持系統，這個系統是由IDSS系統結構與基于代理IDSS系統結構這兩個系統代理組合而成，IDSS系統結構是基于決策支持系統融入了專家系統，促進人機有效結合的實現，可以依據人的不同需求進行相應的分析;90年代后至今實現了第五次飛躍，此支持系統是最新的，且融入了數據倉庫處理與聯機分析處理，此種數據倉庫具備自身特殊性，雖然和傳統數據庫有著緊密聯系的關系但同時也存在一定的差異性，其功能強于數據庫，以及第一次促進數據和決策聯動處理的實現。
(二)現狀
決策支持系統的發展過程中，是先有的決策支持概念再有的決策支持系統存在。從當前決策支持系統來說，依然存在一些局限性，如難以充分運用歷史數據，歷史數據效用的難以發揮，在一定程度上增加了掌握數據發展趨勢的難度，以及增加了分析的難度。除了存在歷史數據難以充分運用的問題，還存在決策支持系統數據集成問題，主要原因在于決策支持系統雖然可以利用數據分析功能處理與分析數據，但這主要是針對現有問題的，難以預測未來會發生的事情，所以難以合理的應付未來發生的事情。
在做決策時，高層管理者所使用的數據是基于多種外圍數據，如期刊數據等，而不是在合理采集與分析的基礎上獲取的真實有效數據，這些外圍數據的誠信度有待考察，但很多高層管理都會依據這次數據作出決策，這無疑影響了決策的有效性。另外，決策支持系統面向的是大的數據，沒有合理分析細節數據，從而影響了數據的真實性與準確性，難以滿意高層決策者的實際需求。
二、企業營銷決策支持的功能
(一)目標利潤預測及決策
企業利潤可以充分反映與衡量企業的財務成果，而目標利潤預測及決策是企業經營的開始。在企業總經營計劃中，目標利潤是指在實際經營過程中企業需要達至的利潤目標，屬于事前計算利潤的一種，并緊密聯系著預計銷售收入與產品目標成本，因此目標利潤預測及決策對企業經營決策有著決定性影響，且是企業決策支持不可或缺的問題。
(二)銷售量、銷售額的預測及決策
目標利潤的實現需要預測出實現的目標銷售額與銷售量，以為決策奠定較為合理的參考，以及需要在保本的情況下預測出實現銷售額與銷售量的數量，所以保本銷售量、銷售額的預測及決策應運而生。值得注意的是，若產品價格或者產品成本發生變動，加之多種因素的影響，這時還需要關注與重視影響保本銷售量、保本銷售額、目標銷售量、目標銷售額的因素。
(三)產品價格決策
定價決策作為企業營銷決策中較為敏感且不可或缺的因素，其潛移默化地影響著市場對于產品的認可程度，并對市場需求、企業利潤、多方面利益有著重要作用。所以，在制定產品價格時，不僅需要關注產品成本補償、企業利潤獲取，而且需要關注消費者的消費習慣與心理承受力。由于產品銷售量與市場需求都不是一成不變的，所以需要定期調整產品生產經營，提升產品的價格或降低產品的價格便是措施之一，企業可以結合產品價格的提升與降低實行定價決策，從而促進企業經濟效益的提升。
(四)促銷決策
信息技術發展為市場營銷注入了新的活力，且豐富了促銷方式。網上促銷、網上廣告與網絡形象等逐漸展現出較為強大的新鮮力，基于互聯網，可以為消費者與企業創建和諧的互動模式，增加他們之間的溝通與交流，消費者能夠直接向企業詢問問題，如產品問題、服務問題;企業則可以利用相應技術將產品內容、服務內容展示于消費者，并回復消費者的所有詢問。
(五)物流決策
電子商務流程的實現離不開物流，正確合理物流決策的制定，有利于減少成本費用、提升競爭實力、提升服務態度，以及有利于促進消費者購物的便利性、促進企業效益的提升。
(六)銷售稅金決策
銷售稅金指的是從銷售收入里抵扣的稅金，主要涉及產品稅、城建稅與增值稅等，所以銷售稅金決策需要從產品稅、城建稅與增值稅等角度出發，即預測與決策產品稅、預測與決策城建稅、預測與決策增值稅等。
(七)盈利分配決策
利潤分配需要兼顧多方面的利益，如國家、個人與企業，從而推動國民經濟的健康發展，保障企業再生產能力的擴大，促進企業職員經濟利益的提升。
三、企業營銷決策的影響因素
(一)宏觀環境因素
營銷宏觀環境指的是企業產生市場機遇與環境脅迫的重要社會力量，主要是由人文環境、法律環境、自然環境、政治環境與技術環境等組成，且這些力量是企業難以管制的變量。
(二)微觀環境因素
營銷微觀環境指的是對企業服務其消費者能力產生的多種力量，主要是由企業本身、各種公眾、市場營銷中介、競爭者與市場等組成。
(三)廣告費投入
在營銷活動過程中，企業為了更好地推動促銷策略的實現，需要投入相應的廣告費用。一定程度上說，廣告費投入數額潛移默化地影響著消費者實際需求量，即消費者對于企業產品的實際需求量會隨著廣告費投入數額的增大而增大，但在廣告費增至一定數額時，因廣告費增加而拓展的需求量也會變得有限制。
(四)產品價格、質量
從產品價格角度而言，產品價格作為企業推動產品市場銷售的促銷手段之一，既是影響產品銷售的敏感因素，又是產品銷售不可或缺的因素。基于分析產品價格變動對產品市場需求量形成的影響，將有利于幫助企業了解與掌握價格與銷售量間的關系，合理確定企業產品的銷售價格。通常情況下，消費者實際需求量會隨著價格的上漲而減少，消費者實際需求量會隨著價格的降低而上漲�？梢�，價格變動潛移默化地影響著消費者購買結構。從產品質量角度而言，產品質量越好越可靠，消費者購買的欲望越高。
(五)消費者愛好及收入
從消費者愛好角度而言，消費者愛好是豐富多變的，所以相應的產品需求量也會隨之發生變化。從消費者收入角度而言，通常，產品需求量會隨著消費者收入的增加而增加，反之則會減少�；谏鲜鲞@些情況，需要創建相應的企業營銷決策支持系統，從而幫助企業相應決策人員合理分析多種促銷手段對企業銷售的影響，以及確定更加適宜的促銷決策規劃�；ヂ摼W背景下，企業營銷決策的環境較為繁雜，市場競爭較為激烈。在銷售決策中，很多問題的明確肯定都需要取決于決策人員的豐富經驗，因此，在設計DSS系統結構過程中，需要突出這一特征，不僅需要充分發揮職員的判斷力與創造力，而且需要充分合理運用系統供給的定量分析，并加以融合，基于人機的對話，進行分析與比較，從而為合理決策奠定良好的基礎。
四、網絡經濟時代企業營銷決策支持方法研究
從表面上看，企業的發展、生存和營銷決策支持方法沒有什么聯系，但一定程度上說營銷決策支持方法直接影響了企業的發展和生存，并對企業的發展和生存有著決定性作用。為了在網絡經濟時代下更好地生存與發展，企業就需要拓展市場，而市場的拓展需要大量合理科學信息的支持，因此，如何獲取與運用這些信息是現在企業的首要任務。如何獲取與運用這種合理有效的信息其實是指營銷決策支持方法問題，現階段營銷決策支持方法依舊存在一定的問題，有待強化與健全。
(一)數據倉庫的創建
相比于傳統營銷決策系統數據，數據倉庫促進了在數據分析方面的提升，其實數據與數據倉庫定義有著一定的聯系，即它們有利于適應用戶分析和處理數據系統的需求。數據倉庫的主要特點在于其具備較大的信息儲存量，并加以合理管理，且可以促進數據實時更新的實現，但不會影響數據的穩定性。它可以在充分了解與掌握新型技術的基礎上使用此技術，以保障各數據的統一性，從而狀態傳統數據庫處理數據的模式，即互相抽取各數據庫間的信息，導致數據庫難以統一，增加了用戶辨別信息真偽的難度，難以依據現有信息作出合理有效的決策。值得注意的是，數據倉庫的創建并不代表著直接替代原有數據庫，而是基于傳統數據加以提高與健全，因此它的結構與傳統數據庫是統一的。
(二)數據挖掘技術
盡管傳統數據庫搜集并儲存了較多的信息，但因為其他技術能力的局限，在一定程度上阻礙了大多數數據的挖掘和應用。新型決策支持系統雖然可以提取出數據庫里暗藏的相關數據信息，從而發現信息中的聯系，充分挖掘數據之間的潛在聯系，找出較為有效的信息。與此同時，還可以基于分析和處理傳統信息進一步預測信息的實際發展趨勢，為領導者和用戶預測發展趨勢奠定良好的基礎，因此數據挖掘技術具有實用性和預測性的特征。
(三)聯機分析處理技術
自20世紀90年代以來，為了更好地適應企業高層領導者對決策支持的新需求，對數據加以繁瑣的分析操作，實現人機的有效結合，科學家不斷嘗試與探索，于1993年研究出聯機分析處理技術，并加以提及。此技術要求有利于為用戶提供較為直觀的數據多維概念視圖，通常情況下，我們對事物的了解會隨著維數的增大而加深，傳統決策支持系統僅局限于兩維數據分析和處理的提供，這無疑在增加了用戶的理解難度與運用難度。加之數據倉庫的創建，促進了各數據資源共享及數據統一性的實現，因此聯機分析處理結果有著較強的共享性，可以讓更多的用戶感受與體會到聯機分析處理技術的益處。
結論
總之，信息快速發展的今天，全球步入了網絡經濟時代，市場競爭日益激烈，企業為了更好地生存與發展，自然需要實行市場掠奪，而市場掠奪的順利進行在一定程度上取決于信息的掌握、信息的篩選、信息的分析、信息的處理、信息的決策、信息的實施，可見做好這些工作尤為重要。
參考文獻：
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